(57)【要約】【課題】  本発明は対象事象の特性を計測した計測値を用いて分類することによる状態判断に係り、特に対象事象の状態を計測する計測系の特性が変動する場合にも対象事象の良好な状態判断を行うに好適な対象事象の状態分類装置の提供する。【解決手段】  対象事象の特性を計測した複数の測定値から、クラスタの中心を求めて、複数のクラスタに分類するクラスタ分類を用いて、対象事象の状態を分類する装置において、状態検出部の状態変化に応じてクラスタ中心や所属度の閾値を変化させて、対象事象の状態を分類する。【選択図】  図１
2005265781.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
便座と、便蓋と、人体に向けて赤外光を放射する発光部と人体からの反射光を受光する受光部と有し前記受光部が受光する反射光量に基づいて人体着座の有無及び便蓋の開閉状態を検出する着座センサとを備え、前記着座センサは前記便蓋を閉じた状態にて前記着座センサの投受光を遮る位置に設置されている温水洗浄便座装置において、前記受光部が時系列順に受光した複数の反射光量値から、前記反射光量値を複数のクラスタ（集合体）に分類するためにクラスタ分析により、前記複数のクラスタに応じた数のクラスタ中心を求め、該クラスタ中心を用いて、前記クラスタ中心を算出するために用いた反射光量値以外の時系列順に受光した複数の反射光量値を前記クラスタに分類し、前記着座センサの人体着座の有無と便蓋の開閉状態を判定することを特徴とする温水洗浄便座装置。
【請求項２】
請求項１記載の温水洗浄便座装置において、便蓋閉状態で前記受光部が受光した結果を記憶する特性記憶部を有し、投光部および受光部の使用初期状態で便蓋閉時の受光量と便蓋閉毎の受光量を比較することにより前記投光部および受光部の特性変化の有無を判断する検出系状態判断部と、前記センサで計測した複数の測定値から予め状態分類が既知の測定値を選定して教師データと確認データに二分し該教師データを使って算出したファジィクラスタ分析を行いクラスタ中心を算出し、該クラスタ中心を使って前記確認データの各クラスタ所属度を算出し、該確認データの既知の状態分類になるように各クラスタの所属度の閾値を決定し、クラスタ中心とクラスタ所属度の閾値をまとめてクラスタデータとして記憶するクラスタデータ記憶部と、前記検出系状態判断部で判断した投光部および受光部の特性変化に応じてクラスタ中心および各クラスタの所属度の閾値を変化させるクラスタデータ変更部と、前記特性記憶部のデータとクラスタデータ記憶部およびクラスタデータ変更部の値を用いて各クラスタへの所属度を算出するクラスタ所属度算出部と、前記所属度の閾値と各クラスタ所属度の結果を用いて着座の有無と便蓋の開閉を分類する状態判断部からなることを特徴とする温水洗浄便座装置。
【請求項３】
請求項１記載の温水洗浄便座装置において、投光部および受光部の特性変化を投光部および受光部の累積使用時間を使って予測して、前記クラスタデータ記憶部に格納されているクラスタ中心およびクラスタに所属する所属度の閾値を変更して、クラスタに分類することを特徴とする温水洗浄便座装置。
【請求項４】
請求項１記載の温水洗浄便座装置において、前記閾値記憶部のクラスタ毎に設定してある閾値以上のときは該当クラスタに所属し、複数のクラスタで閾値以上の所属度を有する場合は、最大の所属度となるクラスタを所属するクラスタとし、全てのクラスタで閾値以下の所属度であれば、どのクラスタにも所属しない状態として分類することを特徴とする温水洗浄便座装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は温水洗浄便座装置の着座に関する技術である。
【背景技術】
【０００２】
従来、この種の事象の状態検出装置は、例えば、特許文献１によれば、複数の計測データと予め設定してある状態パターンの類似度をニューラルネットワークで学習するようになっていた。この方法では対象事象の状態を計測する計測系の特性が変動する時、対象事象がある一定の状態であっても、計測系の特性変動によって分類結果が異なり、同一分類できないことが発生するという問題があった。また他の一般的な方法として図４に示すように温水洗浄便座装置に本発明と同じ構造に設置した赤外線センサで便蓋た人体からの反射の有無で得られる反射光量に閾値を設けて、反射光量が閾値ａ以上の時は着座状態、閾値ａ未満ｂ以上では非着座で便蓋閉、閾値ｂ未満では非着座で便蓋開の状態と分類する方法がある。この方法では、図４のＡで示す閾値がａ未満ｂ以上になる領域のように、人の非着座と着座動作の途中の状態で便蓋が閉でないのに、便蓋閉と判断するような信号が得られたり、図９に示すように人の非着座から着座への動作や着座での上下の大きな体動があれば、反射光量が大きく変化するため、使用者は便座上で一定の、例えば着座状態を保持していると考えていても、温水洗浄便座装置は非着座状態と判断するという問題があった。また前記の方法のようなクリスプ集合となるよう閾値を表現する他に、閾値をファジィで表現する方法がある。この方法はスクリプ集合で閾値を表現する場合に比べ、人の非着座から着座への動作や着座での上下の大きな体動に対する判断変動は少なくなるが、対象事象の特性測定データの数が多くなればなるほど、ルールが複雑になり、ルールの設定に多くの労力が必要となり、更に投光部および受光部が経時劣化により使用初期状態に比べ、特性が劣化したとき、劣化に応じた閾値の変動が膨大な数に及ぶという問題があった。
【０００３】
また、非特許文献１によれば、クラスタリングで対象事象を分類するが、クラスタ中心および各クラスタの閾値を計測の条件にかかわらず一定になっており、測定系の変動が生じたとき、対象事象の分類を誤るという問題があった。
【０００４】
【特許文献１】特開平８―６６０６号公報
【０００５】
【非特許文献１】本多克宏、大上将之、北口勝志、市橋秀友  著  システム制御情報学会論文誌、１４巻、５号、２００１年  ５月  Ｐ２５２−２５８
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
本発明は、上記問題を解決するためになされたもので、本発明の課題は、温水洗浄便器装置の赤外線センサの受光部が時系列順に受光した複数の測定値毎に閾値を設定する必要はなく、赤外線センサの投光部および受光部の特性変動に応じてクラスタ中心および分類判断のための閾値を変更して温水洗浄便器装置への人の着座、非着座で便蓋開、非着座で便蓋閉の状態を分類できる温水洗浄便器装置を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記目的を達成するために請求項１は、便座と、便蓋と、人体に向けて赤外光を放射する発光部と人体からの反射光を受光する受光部と有し前記受光部が受光する反射光量に基づいて人体着座の有無及び便蓋の開閉状態を検出する着座センサとを備え、前記着座センサは前記便蓋を閉じた状態にて前記着座センサの投受光を遮る位置に設置されている温水洗浄便座装置において、前記受光部が時系列順に受光した複数の反射光量値から、前記反射光量値を複数のクラスタ（集合体）に分類するためにクラスタ分析により、前記複数のクラスタに応じた数のクラスタ中心を求め、該クラスタ中心を用いて、前記クラスタ中心を算出するために用いた反射光量値以外の時系列順に受光した複数の反射光量値を前記クラスタに分類し、前記着座センサの人体着座の有無と便蓋の開閉状態を判定するようにしているので、人の時系列の一連の動作を総合的に判断して温水洗浄便座装置の利用状態を知ることができる。
【０００８】
また、請求項２では請求項１の温水洗浄便座装置において、便蓋閉状態で前記受光部が受光した結果を記憶する特性記憶部を有し、投光部および受光部の使用初期状態で便蓋閉時の受光量と便蓋閉毎の受光量を比較することにより前記投光部および受光部の特性変化の有無を判断する検出系状態判断部と、前記センサで計測した複数の測定値から予め状態分類が既知の測定値を選定して教師データと確認データに二分し、該教師データを使って算出したファジィクラスタ分析を行いクラスタ中心を算出し、該クラスタ中心を使って前記確認データの各クラスタ所属度を算出し、該確認データの既知の状態分類になるように各クラスタの所属度の閾値を決定し、クラスタ中心およびクラスタ所属度の閾値をまとめてクラスタデータとして記憶するクラスタデータ記憶部と、前記検出系状態判断部で判断した投光部および受光部の特性変化に応じてクラスタ中心および各クラスタの所属度の閾値を変化させるクラスタデータ変更部と、前記特性記憶部のデータとクラスタデータ記憶部およびクラスタデータ変更部の値を用いて、各クラスタへの所属度を算出するクラスタ所属度算出部と、前記所属度の閾値と各クラスタ所属度の結果を用いて、着座の有無と便蓋の開閉を分類する状態判断部からなるようにしているので、投光部および受光部の特性変動に応じた人の判断と同じクラスタ分類ができる。
【０００９】
更に、請求項３では請求項１記載の温水洗浄便座装置において、投光部および受光部の特性変化を投光部および受光部の累積使用時間を使って予測して、前記クラスタデータ記憶部に格納されているクラスタ中心およびクラスタに所属する所属度の閾値を変更して、クラスタに分類するようにしているので便蓋閉の状態のように、投光部及び受光部が一定の特性なら、一定の反射光量が得られるはずの条件を選定し、赤外線センサで計測しなければならないという問題がない。
【００１０】
最後に請求項４では請求項１記載の温水洗浄便座装置において、前記閾値記憶部のクラスタ毎に設定してある閾値以上のときは該当クラスタに所属し、複数のクラスタで閾値以上の所属度を有する場合は、最大の所属度となるクラスタを所属するクラスタとし、全てのクラスタで閾値以下の所属度であれば、どのクラスタにも所属しない状態として分類する
ようにしているので、ある事象のクラスタ所属度が低いにも関わらず、必ずどれかのクラスタに分類するという問題がない。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、次の効果を発揮する。
クラスタ分類を使って温水洗浄便器への利用者の着座、非着座で便蓋開、非着座で便蓋閉の状態を判断するときに、投光部および受光部の特性が一定なら受光する反射光量が一定となる非着座で便蓋閉という条件下で、投光部および受光部の初期特性に対する特性変化を測定し、その特性変化に応じてクラスタ中心、クラスタ所属の閾値を変更するようにしているので、投光部および受光部の特性変化が起きても、本来分類すべきクラスタに分類することができる。また、投光部および受光部の特性変化を投光部および受光部の使用累計時間で管理することにより、一定の投光部および受光部の特性であれば恒に一定の検出結果が得られる条件を設定して測定することなく、投光部および受光部の特性の経時変化に対応できるという効果がある。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
以下本発明の実施の形態について、図面を用いて説明する。図１は本発明のブロック図である。図１で状態特性検出部１は、対象事象の特性を計測するもので、対象事象の位置、重さ、距離や存在の有無などを計測するセンサである。状態特性検出部１は単独または複数のセンサからなっている。特性記憶部２は状態特性検出部１で計測されたデータを収納する。教師データ３１は状態特性検出部１で計測したデータのうち、対象事象を分類するクラスタで典型的な事例として人が判断し、選定したものである。クラスタ分析部３２は教師データ３１を使ってクラスタ分類を行う。クラスタデータ記憶部７はクラスタ分析部３２で得られたクラスタ中心を予め収納しておく部分である。教師データ３１とクラスタ分析部３２は本発明の対象事象の状態分類装置外で行うことができる。検出系状態判断部４は状態特性検出部１の計測データうち、対象事象の特性が一定の下で前記状態検出部で状態検出を行うことにより、その測定結果から前記状態検出部の状態変化の有無を判断する。クラスタデータ変更ルール格納部６は、もし検出系状態判断部４で検出状態に変動があったと判断されると、その変動に応じてクラスタデータ変更ルールに従い、クラスタデータ記憶部７のデータが変更されるようになっている。状態判断部８は状態特性検出部１のデータを用いて、算出された各クラスタの所属度とクラスタデータ記憶部に格納されている各クラスタの閾値と比較して、最大の所属度が閾値以上の場合、該当のクラスタに所属し、それ以外の場合は所属するクラスタがないとで判断する部分である。
【００１３】
次に図２のフローチャートを使って本発明装置による対象事象の分類を説明する。図２で工程４１は対象事象の特性を予め設定した時間間隔で検出器を使って測定する工程で、工程４２で前記測定したデータを記憶する。このとき記憶するデータは最新のデータをｄｉ（０）、時間間隔ｊステップ前のデータをｄｉ（−ｊ）とする最新のデータを含む、予め設定されたｎステップ前のデータを記憶する。ここでｉは検出器の数に等しい数値をとる。ｉは複数でも良いし、単数でも良い。工程４７では予め人が判断して対象事象の分類が明確な条件で対象事象の特性を教師データとする工程である。工程４８は工程４７の教師データを用いて、クラスタ分析を行う工程で、クラスタ分類には非特許文献１に開示してある方法でファジィクラスタ分析を行う。工程４８でクラスタ分析を行うと非特許文献１にあるようにデータとクラスタ中心との距離の総和が最小になるようにクラスタ中心を決めることにより、クラスタ中心の値が得られる。これらのクラスタ中心および各クラスタの閾値を工程５１で記憶する。ここでクラスタの閾値は以下のようにして設定する。工程６１で工程４１と同様の方法で対象事象の特性を測定し、工程６２の閾値用データとするが、このとき対象事象の状態判断を人が見て判断結果を決めておき、人が判断を下した事象の分類結果と対象事象の特性データを対として記録し工程６７のデータとする。工程６３では工程４８のクラスタリング分析で求めたクラスタ中心データを使って各クラスタへの所属度を算出し、最大所属度を工程６４で求め、最大所属度のクラスタをそのときの対象事象の状態として工程６５で決める。この工程６５で出した対象事象の状態と工程６２の人の判断による対象事象の判断が異なるかどうかを工程６７で判定し、異ならなければ次の事象の対象を移し、異なった場合は、その中で最大の所属度をそのクラスタの閾値として設定しすることを工程６８で行う。閾値は工程５１のクラスタデータの１つとして記憶される。
【００１４】
工程４３では対象事象の特性を状態特性検出部で測定したとき、該検出部の特性変動がなければ一定のデータになる条件で対象事象を計測しているものを全測定データの中から選定する工程である。工程４３で設定した恒常データｄｃの最初の値ｄｃ０を記憶させる工程が工程４４である。恒常データの最新値ｄｃ（０）と初期値ｄｃ０を比較して、その差に応じて工程４９に格納されているクラスタデータ変更ルールに従い、工程５０でクラスタデータを変更し、工程５１でクラスタデータを変更したものに上書きする。工程４９のクラスタデータ変更ルールは、検出部が初期値ｄｃ０を出力するときのクラスタ中心Ｃ０、閾値Ｓ０と検出部の設計寿命te経過後、恒常データｄｃがｄｃ（te）となった時のクラスタ中心Ｃ（te）、閾値Ｓ（te）のそれぞれの変化量を現在の恒常データｄｃ(0)を使って、最新のクラスタ中心Ｃ（０）、閾値Ｓ（０）それぞれ
【００１５】
【数１】
2005265781.tif 000003
【００１６】
【数２】
2005265781.tif 000004
のように設定する。
【００１７】
工程４２で記憶した特性データと工程５１で記憶したクラスタデータを使って、各特性データのときの各クラスタへの所属度を工程５２にて算出する。算出したクラスタ所属度のうち、各カテゴリ毎に設定している閾値以上の所属度のクラスタが存在するかを工程５３で判断し、閾値以上のクラスタがあれば、工程５４に進み、閾値以上の所属度を示すクラスタで最大の所属度のものを工程５４で選択する。工程５５では最大所属度として選択されたクラスタを対象事象の状態と判断する。もし工程５３で全てのクラスタ所属度が閾値以上でなければ、工程５５に進み、状態該当無しという判断がされる。
【実施例】
【００１８】
以下実施例として、赤外線センサを対象事象の特性検出器として使用し、対象事象を便器のシートへの人の着座、非着座で便蓋開、非着座で便蓋閉の３通りとして、着座、非着座で便蓋開、非着座で便蓋閉、以上の３つに属さないものの４つクラスタに分類する場合を説明する。図３にあるようにシート７２に設置されている赤外線センサ７４は赤外線センサにある投光部から赤外線が投光され、対象物からの反射を赤外線センサ内の受光部で検出する。図３で７５は赤外線センサの検出可能範囲を示し、便蓋７３が閉じて、シート７２に接しているときは、赤外センサは便蓋を検出し、外部の光例えばトイレブースの照明などの影響を受けない。このような構造で、非着座で便蓋閉、非着座で便蓋開、着座の動きを行ったときの赤外線センサで検出した信号例を図４に示す。図４では人の挙動、つまり着座、非着座で便蓋開、非着座で便蓋閉の状態で得られる信号の大きさが変動している。ところが人の挙動は、同一人物でもトイレ使用毎に変化するために、赤外線センサから得られる信号もそれぞれの場合に応じて変化し、全く同じ信号パターンが得られることはない。このような場合、従来のように信号レベルにある閾値a、bを設けて、閾値ａ以上であれば着座、a〜ｂなら非着座というように一義的に分類することは不可能である。そこで本発明の方法を使って次のようにシートへの着座、非着座で便蓋の開，非着座で閉状態および上記３つの状態に属さない状態の合計４状態を分類する。
【００１９】
まず、実際に着座、非着座で便蓋開、非着座で便蓋閉という３つの条件時の信号を赤外線センサで測定する。測定はある一定間隔の時間で計測を繰り返し、そのうち状態を判断したい時刻のデータと前記時刻以前の複数個のデータの組を使って教師データとする。図５に教師データの例の一部を示す。
ここでは状態を判断したい時刻のデータと前記時刻以前の２個のデータという合計３個のデータを１組として、教師データとする。このようにして作成した教師データは明らかにその状態区分が明白であり、この教師データを使って非特許文献１にあるようなファジィクラスタ分析を行うことにより、クラスタ中心を得ることができる。このとき、指定するクラスタ数は３である。図６にクラスタ中心を示すデータを示す。次に図４のような赤外線センサによる一連の時系列のデータから、時系列順に３つのデータを選択し、前記クラスタ中心を使うと、時系列データのうち最後の時刻の状態がどのクラスタに所属するのか所属度が算出される。図７に時系列３データの組と各クラスタへの所属度の例を示す。これらの所属度の大きさと、図４のようなグラフを見て人がその状態を判断した結果を比較して、判断結果が異なる場合の所属度のうち、最大の所属度をそのクラスタの閾値とする。このようにして各クラスタに属する閾値を設定した結果を図８に示す。図９は図７のデータを図８の閾値で判断した状態を示す図で、図中、データ番号３，７，１３の状態判定が決まっていない。これはどのクラスタへも所属度が閾値以上にならずに、所定のクラスタの状態でなく、ある状態から別の状態に遷移している状態と判断できる。このように、以降この所属度の閾値を使えば人が判断した結果と同じ判断結果で、しかもその時点で状態が変化しているかどうかも知ることができる。
【００２０】
一方、赤外線の投光部は使用時間に応じてその発光効率が低下することが知られている。また、投光部の特性劣化がなくても、投光部がシート内にあり、シートに設置されている窓を通して赤外光を投光する投光窓に汚れが付着し、実質的に投光強度が弱まる場合もある。このようなとき、周囲の光の影響も受けず、赤外光の反射も一定である非着座で便蓋が閉の状態の受光信号の大きさを測定、経時的に比較しておけば、投光部や投光窓を含む測定系の状態変動を検知することができる。つまり、投光部の使用最大投光強度の時の、クラスタ中心と線形多様体領域、各クラスタの閾値と経時変化して設計で設定した寿命期間で最終的に減少した発光強度の時のクラスタ中心と各クラスタの閾値を計測しておき便蓋が閉のときの受光信号の大きさの減少レベルに比例して、（数１）、（数２）に従い、クラスタ中心および各クラスタの閾値を変更することにより、測定系の状態変化に比例した判断基準を設定することができる。図１０にクラスタ中心と経時変化して設計で設定した寿命期間で最終的に減少した発光強度の時のクラスタ中心を示す。
【００２１】
以上測定系の経時変化に対応する方法を述べたが、投光窓に汚れが付着する場合も同様に許容する最大の汚れレベルでの便蓋が閉の状態の受光信号を計測し、上記と同様な操作が可能である。もし、許容最大レベル以上に便蓋が閉の状態の受光信号が減衰した場合は、計測不能を発光素子やブザーなどの表示器で知らせることができる。
以上実測のデータで測定系の状態変動に対応する方法を示したが、電子デバイスのように使用時間による特性劣化が統計的に把握されているものは、使用時間を計測して、その時間で劣化に応じた同様の対応をすることができる。このときは前記汚れ付着のような突発てきな不具合に対応できない欠点はあるが、必ずしも一定計測条件下での特性検出を必要としないという利点がある。
【図面の簡単な説明】
【００２２】
【図１】本発明の第一の実施例を示す構成図である。
【図２】本発明の第一の実施例を示すフローチャートである。
【図３】本発明の第一の実施例の便座シートにおける検出部を示す構成図である。
【図４】本発明の第一の実施例の便座シート部の赤外センサによる計測結果の一例を示す図である。
【図５】本発明の第一の実施例の教師データの一例を示す図である。
【図６】本発明の第一の実施例のクラスタ中心を示す図である。
【図７】本発明の第一の実施例の所属度を示す図である。
【図８】本発明の第一の実施例の所属度の閾値を示す図である。
【図９】本発明の第一の実施例の判断結果を示す図である。
【図１０】本発明の第一の実施例のクラスタ中心を示す図である。
【図１１】本発明の第一の実施例の便座シート部の赤外センサによる計測で着座中の人の動きで信号が変化する結果の一例を示す図である。
【符号の説明】
【００２３】
１…状態特性検出部
２…特性記憶部
３…クラスタ所属度算出部
４…検出系状態判断部
５…クラスタデータ変更部
６…クラスタデータ変更ルール格納部
７…クラスタデータ記憶部
８…状態判断部
３１…教師データ
３２…クラスタ分析部
４１…特性データ測定工程
４２…特性データ記憶工程
４３…恒常データ選定工程
５０…クラスタデータ変更工程
５１…クラスタデータ記憶工程
５２…クラスタｉ所属度算出工程
５５…状態判断工程
６１…閾値用特性データ測定工程
６８…閾値設定工程
７１…便器
７２…シート
７３…便蓋
７４…赤外線センサ
【図１】
2005265781.tif 000005
【図２】
2005265781.tif 000006
【図３】
2005265781.tif 000007
【図４】
2005265781.tif 000008
【図５】
2005265781.tif 000009
【図６】
2005265781.tif 000010
【図７】
2005265781.tif 000011
【図８】
2005265781.tif 000012
【図９】
2005265781.tif 000013
【図１０】
2005265781.tif 000014
【図１１】
2005265781.tif 000015